IJPEM-ST
A Deep Generative Approach for Neural Augmentation of Heat Sink Surface Defects
생성형 AI 기반 표면 결함 데이터 증강 기법
이수영/중앙대학교
- 히트싱크의 표면 결함 데이터를 증강할 수 있는 생성형 AI 신경망 모델을 제안하였음.
- 결함의 종류, 위치, 크기 등 사용자가 정의한 조건에 따라 생성 결과를 제어할 수 있음.
- 정량 및 정성 평가를 통해 실제 결함 데이터와 높은 시각적, 분포적 유사성을 확인하였음.
- 제안 모델은 풍부한 결함 데이터 확보가 어려운 상황에서 결함 탐지 모델 구축을 위한 학습 증강의 이점을 보유하고 있음.
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